Name: Explorar los efectos del vuelo espacial sobre fisiología del ratón utilizando la plataforma abierta de GeneLab de NASA de acceso (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-13T15:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 8 s
Description: Explora los efectos del vuelo espacial en la fisiología de ratones utilizando la plataforma GeneLab de NASA. Este método permite analizar datos ómicos públicos para desarrollar contramedidas en salud espacial.

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Nos gustaría agradecer a Alison French en el archivo de datos de la NASA Ames Ciencias de la vida por su ayuda con la obtención del vídeo relacionado con los hábitats de roedor y ayuda general con la obtención de información relacionada de la jaula. También queremos agradecer a Marla Smithwick en el NASA Ames Research Center por su ayuda con la obtención de la información adecuada. Financiación de la investigación fue proporcionada por el proyecto GeneLab de NASA Ames Research Center, a través del programa de Biología del espacio de la NASA en la división de espacio de vida, investigación de ciencias físicas y aplicaciones (SLPSRA). Cualquier uso de nombres comerciales está para los propósitos descriptivos solamente y no implica la aprobación por el gobierno.

Los autores no tienen nada que revelar.

La plataforma de la NASA GeneLab es una plataforma de base de datos y análisis de omics integral que permitirá a la comunidad científica generar nuevas hipótesis relacionadas con la biología del espacio. Aquí presentamos un procedimiento general para roedores experimentos desde el principio del vuelo espacial para la generación de hipótesis de la novela de análisis de datos utilizando una plataforma de Biología de espacio disponible para el público. Además, también hemos proporcionado un protocolo extenso en un análisis de la biología de sistemas imparciales para la identificación de genes clave, conduciendo el sistema en estudio. Hemos utilizado nuestro reciente estudio36 como ejemplo de cómo este protocolo se utiliza con eficacia para generar una hipótesis novedosa para la biología del espacio. Esperamos que esta ayuda a los investigadores comprender mejor cómo se realizan los experimentos de vuelo espacial y cómo datos de ellos llevan a los datos disponibles en GeneLab y en última instancia permiten más clara interpretación de los datos de ómicas biología de espacio disponible para el público.
Hay varios pasos esenciales dentro de nuestro protocolo con respecto a los experimentos del roedor vuelo espacial y el análisis de los datos producidos. Comprensión del hábitat del roedor instalación es fundamental para desarrollar y diseñar el experimento óptima para el vuelo espacial. Esto implicaría concretamente el protocolo y la descripción que hemos proporcionado en el paso 1 de nuestro protocolo. Una vez que un investigador entiende perfectamente las diferentes condiciones existentes en el hábitat del roedor comparado con jaulas de vivero, los resultados biológicos interpretados pueden correlacionarse adecuadamente a las condiciones ambientales en el espacio. En las adiciones, modificaciones del hábitat del roedor no se puede hacer, ya que el hábitat del roedor ha sido óptimamente diseñado y aprobado por la NASA para el uso de vuelos espaciales tripulados.
Para interpretar los resultados biológicos, hemos proporcionado un protocolo exhaustivo de cada paso involucrado de subir sus datos a GeneLab al análisis de los datos para generar hipótesis de la novela de espacio de biología. Aunque todos los pasos son importantes para comprender cómo generar datos, los pasos más críticos para el análisis son pasos 9 y 10. Paso 9 proporciona un protocolo para analizar datos transcriptómicos utilizando un método de Biología de sistemas imparciales para determinar genes/vías que realmente conduce la condición experimental se analiza. Paso 10 es fundamental ya que proporciona a los usuarios con una metodología fácil para analizar ómicas GeneLab conjuntos utilizando la plataforma GeneLab. Modificaciones en el protocolo siempre se pueden hacer por algunas medidas en relación con el análisis de datos. Específicamente, se pueden hacer pasos 9.4-9.6 usando programación R o cualquier otras herramientas que el usuario prefiera. Según el conjunto de datos, estadísticas diferentes y doble cambio atajos pueden utilizarse para determinar los genes significativamente regulados. Además, para la determinación de los genes claves en los pasos 9.5 y 9.6, el usuario puede modificar este protocolo y utilizar cualquier herramienta que utiliza los genes significativamente regulados para predecir funciones. El concepto importante es que usando múltiples herramientas de predictivo ómicas funcional para la determinación de los genes involucrado en la mayoría de funciones regulada en el sistema en estudio.
La plataforma GeneLab continúa a desarrollar, mientras que los análisis aquí descritos se realizaron después de descargar datos, la siguiente fase del GeneLab permitirá análisis de omics datos directamente en plataforma GeneLab, que proporcionará un flujo de trabajo fácil para generar datos para el análisis de orden superior. Por otra parte, considerando que nos hemos centrado en un protocolo para la interpretación de datos transcriptómicos, GeneLab contiene una gran variedad de datos ómicos como proteómica, genómica, metabolómica y epigenómica. La eventual plataforma contendrá tuberías y normas para el análisis de estos diferentes tipos de omics. La última fase del GeneLab también pondrá en marcha una interfaz de visualización de nivel de sistema para permitir al usuario básico fácilmente generar hipótesis espacio biología.
Por último, nuestro análisis de la biología de sistemas proporciona un método único e imparcial para determinar la clave de conducir vías de genes en cualquier sistema de ser estudiado usando datasets ómicas. Hemos utilizado esta metodología en varios estudios independientes diferentes con gran éxito para determinar la clave involucrados36,45,46,47,48,49 ,50. En un cáncer relacionado con omics estudio, utilizando esta metodología hemos validado experimentalmente que nuestros genes/vías claves predichas realmente estaba manejando la respuesta al tratamiento medicamento al noquear a los genes claves en vitro45. Observamos, como habíamos predicho a través de este protocolo, que el tratamiento no fue efectivo ya debido a la ausencia de los genes claves. Creemos que este protocolo de Biología de sistemas imparcial puede ser una herramienta útil para determinar las vías claves para cualquier estudio de omics.
Este protocolo proporciona un método rápido y eficiente para la generación de nuevo espacio biología hipótesis. Los datos generados por GeneLab pueden aprovecharse por los investigadores para futuras oportunidades de financiamiento, validación experimental y potenciales dianas para el desarrollo de las contramedidas contra la radiación del espacio y la microgravedad. El protocolo que aquí permitirá futuro espacio biología investigaciones producir con eficiencia óptima para permitir misiones de espacio a largo plazo seguro.

El objetivo general de este manuscrito es proporcionar una metodología clara de cómo utilizar GeneLab plataforma1 y cómo roedores experimentos realizados en espacio de la NASA se traducen a datos ómicas para el análisis. Los viajeros del espacio seres humanos están expuestos a numerosos riesgos para la salud de campos de gravedad alterada, radiación de espacio, aislamiento de la tierra y otros factores ambientales hostiles2,3,4,5, 6. experimentos biológicos realizados en el espacio y en el suelo han contribuido a definir y cuantificar estos riesgos7,8,9,10,11, 12 , 13 , 14. en el espacio, estos experimentos se han realizado en la estación espacial internacional (ISS), la lanzadera de espacio y otras plataformas orbitales. Realización de estos experimentos requiere hardware especializado y metodología dada la preocupación única de realizar experimentos en el espacio como el tiempo limitado del equipo y el ambiente de microgravedad. Varias plataformas ahora existen para realizar sofisticados experimentos en el espacio usando la planta, animal y microbiana modelos15.
Modelos de roedores han sido particularmente importantes para avanzar en nuestra comprensión de cómo los mamíferos, incluyendo a seres humanos, responden a vuelos espaciales. Estos incluyen el impacto de los vuelos espaciales tripulados del músculo estructura16,17,18 y las funciones inmunológicas19,20,21. Las jaulas vivero estándar utilizadas para los roedores de la vivienda en la tierra no son adecuadas para el vuelo espacial experimentos22,23. Por lo tanto, sobre los años ratones y ratas han sido voladas y alojados en jaulas diferentes, incluyendo la Agencia de exploración aeroespacial japonesa (JAXA) hábitat jaula24, animal llevando cápsulas de espacio usados en la M1 de BION no tripulado ruso vía satélite25 ,26,27, el sistema de cajón de ratones (MDS) diseñado por la Agencia Espacial Italiana28,29,30, el módulo de caja Animal de NASA (AEM) y ahora la NASA Roedor transportador y hábitats23. Experimentos de roedores comenzaron a bordo de la lanzadera de espacio usando jaulas que se refiere a como el módulo de caja de Animal (AEM). Este hardware se utilizó en 27 experimentos roedores en la lanzadera de espacio23. La AEM fue desarrollada originalmente para experimentos relativamente corto a bordo el transbordador (< 20 días). Desde el desarrollo de la ISS, las AEMs se han modificado para experimentos de duración más larga y ahora se denomina habitat roedor22,23. Los nuevos hábitats de roedores están diseñados para apoyar a las misiones de larga duración en la ISS con el acelere el procesamiento de los experimentos de interfaz de Rack de la estación espacial (EXPRESS). Hábitats de roedores son substancialmente diferentes de jaulas vivero estándar en sus dimensiones, el flujo de aire, filtro y sistema de escape y acceso a alimentos y agua (figura 1). Sin embargo, este hardware ha demostrado para ser una plataforma de investigación eficaz, permitiendo a ideas claves en los cambios inducidos por el vuelo espacial a fisiología mamífera19,31,32,33 ,34,35,36.
Ahora se pueden generar grandes volúmenes de datos ómicos de vuelo espacial biológico experimentos los realizados con roedores como. Recientemente, los datos de estos experimentos ómicos se hicieron disponibles al público a través de la NASA GeneLab plataforma1 que es un repositorio de datos y la plataforma de análisis que permite desarrollar hipótesis de los experimentos de vuelo espacial. GeneLab proporciona herramientas para el descubrimiento, acceso, intercambio y análisis de datos. Se utilizaron datos GeneLab para mostrar que las diferencias entre el vivero estándar jaulas y hábitats de roedor especializados utilizados en el espacio causan enormes diferencias en el transcriptoma de ratones36. Se analizaron cuatro diferentes disponibles conjuntos de datos, comparación de diferentes tejidos de roedores en el hábitat del roedor o jaulas vivero estándar. Usando un análisis de la biología de sistemas imparciales, determinamos que los controladores principales y vías que se han modificado eran constantes con una respuesta hipóxica debido a los altos niveles de2 CO causado por altas concentraciones de CO2 en la ISS, que lleva a mayor CO 2 concentraciones del hábitat del roedor ya que son sistemas pasivos que en el aire ambiente. Esto demuestra cómo los científicos pueden utilizar datos y herramientas de código abierto para generar resultados nuevos con implicación en cómo el ambiente de la ISS afecta salud de astronauta.
Aquí describimos cómo roedor experimentos se realizan en el espacio y cómo los datos de estos experimentos pueden accederse a través de un código abierto, omic plataforma relacionados con la biología del espacio. Discutimos la configuración de los hábitats de roedor utilizado para misiones espaciales, y cómo se procesan los tejidos de los vuelos espaciales tripulados. También describimos cómo vuelo espacial ómicas datos pueden ser descubiertos y accesible en GeneLab y claves cómo manejar la respuesta al vuelo espacial pueden ser identificado36. El ejemplo nos presentará cómo se implementa este Protocolo será comparar las diferencias biológicas que ocurren en los roedores alojados en hábitat de los roedores y los controles de vivero de Beheshti publicaron et al.36. Es importante tener en cuenta que suelo controles son esenciales para roedores experimentos de vuelo espacial. Como se describe en este protocolo, estos controles se realizan con ambas condiciones idénticas (es decir, CO2 condiciones, humedad, temperatura, dimensiones de la jaula, etc.) en los hábitats de roedor en la ISS y en jaulas vivero estándar que tienen el estándar medio ambiente (es decir,, CO2 condiciones, la humedad y temperatura) las condiciones en la tierra. Los roedores alojados en los controles de tierra Habitat roedor permiten la comparación directa a los roedores en el espacio. Mientras que los roedores alojados en jaulas vivero permiten la comparación biológica entre la carcasa diferente (por ejemplo, jaulas de vivero vs hardware de roedor). El hábitat del roedor es diferente que las jaulas vivero que tiene el flujo de aire constante (0,1 – 0,3 m/s), una larga duración y un filtro de escape secundario que capta y absorbe los residuos animales guiados para el filtro de salida por flujo de aire continuo en condiciones de microgravedad. Además, hábitats de roedor tienen sistemas pasivos y toma aire ambiente; por lo tanto, también tienen altas concentraciones de CO2 debido a niveles elevados en la cabina de la ISS (~ 5.000 ppm).

<table><tbody><tr><td>Ratones C57BL/6</td><td>Se</td> utilizaron ratones <td>C57BL/6J</td><td>C57BL/6 para conjuntos de datos relacionados con los experimentos de Investigación en Roedores-1 Ratones</td></tr><tr><td>BALB/C Ratones</td><td>Taconic</td><td>BALB Los</td><td>ratones BALB/C se utilizaron para conjuntos de datos relacionados con los experimentos de Investigación en Roedores-3 Jaulas</td></tr> de <tr><td>vivero</td><td>Laboratorio Charles River Jaulas</td><td></td><td>murinas estándar compradas en el Laboratorio Charles River Hábitat de</td></tr><tr><td>roedores</td><td>NASA</td><td></td><td>Esta jaula y todos los componentes se construyen internamente en NASA</td></tr><tr><td>RNAlater</td><td>ThermoFisher Scientific</td><td>AM7020</td><td>RNAlater se utiliza para almacenar el tejido para un posterior aislamiento de ARN</td></tr></tbody></table>

explorar los efectos del vuelo espacial sobre fisiología del ratón utilizando la plataforma abierta de genelab de nasa de acceso

Exploring the Effects of Spaceflight on Mouse Physiology using the Open Access NASA GeneLab Platform

Realizar experimentos biológicos en el espacio requiere adaptaciones especiales y procedimientos para asegurar que estas investigaciones se realizan con eficacia y eficiencia. Por otra parte, dada la poca frecuencia de estos experimentos es imprescindible maximizar su impacto. El rápido avance de las tecnologías ómicas ofrece una oportunidad para aumentar dramáticamente el volumen de datos producidos a partir de vuelos espaciales preciosas muestras. Para aprovechar esto, la NASA ha desarrollado la plataforma GeneLab para proporcionar acceso sin restricciones a los vuelos espaciales tripulados ómicas datos y fomentar su análisis extenso. Roedores (ratas y ratones) son organismos comunes del modelo utilizados por los científicos para investigar impactos biológicos relacionados con el espacio. El recinto que casa roedores durante vuelos espaciales se llaman hábitats de roedor (antes módulos de alojamiento de animales) y son substancialmente diferentes de jaulas vivero estándar en sus dimensiones, el flujo de aire y el acceso a agua y alimentos. Además, debido a las condiciones ambientales y atmosféricas en la estación espacial internacional (ISS), los animales están expuestos a una mayor concentración de CO2 . Recientemente nos informaron que ratones en los hábitats de roedor experimentan grandes cambios en su transcriptoma independientemente de si los animales estaban en el suelo o en el espacio. Además, estos cambios eran constantes con una respuesta hipóxica, potencialmente impulsada por mayores concentraciones de CO2 . Aquí describimos cómo se realiza un experimento típico de roedor en el espacio, cómo ómicas datos de estos experimentos se pueden acceder a través de la plataforma GeneLab y cómo identificar los factores claves en estos datos. Mediante este proceso, cualquier persona puede hacer descubrimientos importantes que podrían cambiar el diseño de actividades y misiones de espacio futuras.

Determinar la claves controladores de datos transcriptómicos de vuelo espacial ayudará a NASA con determinación de riesgos para la salud y el desarrollo de contramedidas potenciales para combatir los efectos negativos sobre la salud del astronauta. En nuestra reciente publicación, hemos seguido los pasos anteriores y GeneLab datos para mostrar con éxito una novela encontrando que las concentraciones de CO2 de la ISS pueden afectar salud36. También hemos usado la técnica anteriormente en otros estudios para determinar con éxito los factores claves que impulsan el sistema estudiado45,46,47,48,49,50 . Aquí mostraremos cómo los resultados del uso de este protocolo se pueden utilizar con éxito para determinar la clave.
En este estudio, nos centramos principalmente en las diferencias biológicas que se producen en los roedores en los controles de tierra de roedor de hábitos y el vivero. Como se describió anteriormente, es la clave para entender mejor estos dos hábitats, que nos proporcionará información sobre posibles factores de confusión que pueden afectar la salud debido al ambiente de la ISS. Para todos los experimentos de vuelo espacial de roedores, estos controles de tierra también son esenciales para determinar que factores biológicos están asociados directamente con el vuelo espacial o debido a las condiciones ambientales en la ISS. Como se indica en el protocolo, la condición ambiental para el habitat de vivero no está expuesta al mayor nivel de CO2 que está presente para el hábitat del roedor. El hábitat de vivero tiene CO2 nivel normal que está presente en la tierra (actualmente siendo 300 a 380 ppm). La temperatura y la humedad de ambos hábitats son similares.
Utilizamos los siguientes conjuntos de datos de la plataforma GeneLab para determinar los genes claves entre los roedores alojados en el roedor hábitat tierra controles y controles de planta de vivero que son responsables de conducir las diferencias entre lo dos hábitat: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 y GLDS-63. Análisis para determinar los genes importantes se llevó a cabo como se describió anteriormente entre el hábitat del roedor (previamente AEM) y los controles de vivero independientemente para cada conjunto de datos. Agrupación de parcelas mostraron PCA de la biológica Replica (figura 4 muestra que la PCA parcelas GLDS-21). De los datos previamente procesados, determinamos los genes de la vanguardia de los distintos conjuntos de genes GSEA. Con los genes cambio 1.2 veces (log2), hemos sido capaces de predecir los genes involucrados con las predicciones para reguladores de aguas arriba, vías canónicas y biofunctions. Para cada conjunto de datos entonces encontramos los genes comunes/superposición involucrados para todos los genes (figura 5). Estos genes ahora se cree para ser la respuesta de conducción entre los roedores en el hábitat del roedor (o AEM) y los controles de vivero. Representación de la red de cómo conectan estos genes claves muestra que los ejes centrales para cada conjunto de datos que analizan (figura 6). Por ejemplo, MAPK1 es el eje central para STS-108 los tejidos de músculo esquelético de ratones (figura 6A). Esto se interpretaría como el gen que está impulsando los genes claves y es muy probable que el jugador central de causar diferencias biológicas para los ratones alojados en roedor hábitats frente a las jaulas de vivero. En nuestro trabajo anterior, se discute cómo estos genes claves se asocian con CO2 respuesta de la literatura científica existente y cómo estos genes pueden ser responsables de cambios biológicos observados en los ratones36.
Adoptar un enfoque de la biología de sistemas, luego determinamos un "regulador maestro" que conecta todos los conjuntos de datos/tejidos y es potencialmente responsable de efectos biológicos universales en roedores en AEMs comparados con jaulas de vivero. Esto se hizo determinando el gen de los conjuntos de datos que está más conectado al construir una red de todos los genes claves. Hemos sido capaces de demostrar que MAPK1 es el gene más conectada y el eje central de todos los genes claves (figura 7). Para confirmar si MAPK1 podrían ser responsables de cambios biológicos en ratones de los CO2 niveles más altos en AEMs, miramos a través de la literatura científica para apoyar la evidencia. Encontramos varios estudios que indican la correlación de MAPK1 con CO259 e hipoxia19,60,61.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig1.jpg"> Figura 1 : El hábitat del roedor (previamente AEM) comparado con las jaulas vivero. (A) imagen de la jaula AEM proporcionada por la NASA (créditos: NASA/Dominic Hart). (B) la jaula vivero estándar actualmente utilizado (Foto tomada por nuestro laboratorio). Esta figura ha sido modificada desde Beheshti et al.36. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig1large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig2.jpg"> Figura 2 : El sistema Habitat roedor con los tres diferentes módulos involucrados durante el transporte a y desde las misiones de espacio. El módulo izquierdo (A) es el módulo de hábitat del roedor (previamente AEM), el módulo del centro (B) es el transportador y el módulo de la derecha (C) es la unidad de acceso de animales (AAU). (D) La caja de transferencia de ratón (MTB). (Créditos: NASA/Dominic Hart). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig2large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig3.jpg"> Figura 3 : Flujo de análisis del ejemplo que se puede utilizar en la interfaz de GeneLab Galaxy para RNA-seq datos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig3large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> 
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig4.jpg"> Figura 4 : Principales análisis de componentes (PCA) del conjunto de datos representativo después de pasos de pre-procesamiento. 21 GLDS dataset para AEM vs vivero la jaula se muestra para el músculo esquelético murine de la misión STS-118. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig4large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig5.jpg"> Figura 5 : Diagrama de Venn que representa qué genes clave se determinan usando herramientas de predicción de vía diferentes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig5large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> 
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig6.jpg"> Figura 6 : Los genes claves para todas las condiciones y tejidos murinos entre las vs AEM . jaulas vivero. (A-E) Representación de los genes claves para cada conjunto de datos/roedor del tejido de la red. Registro2 fold-cambios (con un límite de cambio de 1.2 veces) a la expresión de genes fueron utilizados para obtener diferentes tonos de verde para doblez-cambio en los genes o, mientras que diferentes tonos de rojo representan doble cambio en genes de alza. Cuanto más oscura la sombra de color verde o rojo, mayor será el cambio de doblez. Esta figura ha sido modificada desde Beheshti et al.36. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig6large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig7.jpg"> Figura 7 : Determinar el "regulador principal" para roedores en la vivienda del roedor hábitat comparado con jaulas vivero. Las conexiones entre todos los genes claves individuales (figura 6) se determina y muestra como una red a través de IPA. Red se representa como un diagrama radial con el gen clave más conectado, MAPK1, en el centro. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig7large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
Suplementario figura 1: integración GeneLab-GenomeSpace con ISACreator para optimizar las operaciones de procesamiento de datos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/Supplemental_Figure_1.tif" target="_blank">Haga clic aquí para descargar esta figura.</a> 
Suplementario figura 2: captura de pantalla del GeneLab búsquedas utilizando Federación e integración con bases de datos externas de Bioinformática heterogéneos (GEO, orgullo, MG-RAST). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/Supplemental_Figure_2.tif" target="_blank">Por favor haga clic aquí para descargar esta figura</a>
Suplementario figura 3: captura de pantalla del área de trabajo colaborativo GeneLab mostrar al usuario manejo de cuentas y controles de acceso (por ejemplo,, carpetas privadas, compartidos y públicos).  <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/Supplemental_Figure_3.tif" target="_blank">Por favor haga clic aquí para descargar esta figura</a>

La plataforma de la NASA GeneLab proporciona acceso sin restricciones a ómicas preciosos datos de experimentos biológicos vuelo espacial. Describimos cómo se realiza un experimento típico del ratón en el espacio y cómo se pueden acceder y analizar datos de dichos experimentos.

Explorar los efectos del vuelo espacial sobre fisiología del ratón utilizando la plataforma abierta de GeneLab de NASA de acceso

Performing biological experiments in space requires special accommodations and procedures to ensure that these investigations are performed effectively ...

Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la biología espacial sobre la generación de hipótesis para ayudar a futuras investigaciones utilizando todos los datos de mezcla disponibles públicamente. La principal ventaja de esta técnica es que se puede utilizar como una herramienta para generar datos de biología espacial. Los datos disponibles públicamente en GeneLab permiten a las investigaciones desarrollar teorías clínicas sobre terapias de enfermedades o contramedidas para la atención médica asociadas con los vuelos espaciales con relativamente poco costo.Demostrando los hábitats de roedores será Yasaman Shirazi-Fard, que es científico de la misión de la ISS para la investigación de roedores. Después del parto, agrupe a los roedores dentro de las jaulas de vivarium estándar. Y que los animales se aclimaten a las barras de comida para roedores mejoradas de la NASA, lixits y pisos de alambre elevado hasta que los animales sean cargados en el transportador.Para viajar entre la tierra y la Estación Espacial Internacional, coloque diez ratones por lado en cada transportador para un total de 20 ratones por transportador. Una vez en la Estación Espacial Internacional, conecte la unidad de acceso animal al transportador y utilice cajas de transferencia de ratones para transferir cinco ratones a la vez a los hábitats. Para cargar los ratones en el hábitat, separe la unidad de acceso animal del transportador y acoja la unidad al hábitat de los roedores.Luego, transfiera los animales de las cajas de transferencia de ratón a los hábitats de roedores donde residirán durante la misión. Todos los días, el video de los animales dentro de los hábitats es examinado por personal capacitado para monitorear la salud y el bienestar de los roedores. La orientación y supervisión de todo el trabajo que involucre a los animales es proporcionada por un veterinario asistente.Las imágenes infrarrojas se utilizan para ver animales dentro de los hábitats durante la fase oscura del ciclo luz-oscuridad, cuando los ratones son típicamente más activos. Esta vista de cámara muestra barras de comida en la parte superior del marco, una puerta de acceso y una ventana a la izquierda, e iluminación infrarroja a la derecha. La fuente de agua está fuera de la vista de la cámara, detrás de las barras de comida en esta vista.Este es el hábitat de control del suelo en el segundo día del estudio, durante la fase oscura del ciclo luz-oscuridad. Este hábitat está orientado en la tierra con la bandeja de residuos en la parte inferior de la jaula, la vista de la cámara está mirando hacia abajo a lo largo del vector de gravedad. El animal más cercano a la cámara está sentado en la parte superior de los bares de comida, comiendo.Hay cinco ratones en este hábitat, aunque sólo unos pocos se observan generalmente a la vez. Los ratones tienden a preferir lugares cerrados como nidos, como el espacio empotrable entre las barras de comida y la pared de la jaula donde se les ve congregarse en esta vista. Esta es también la ubicación de la fuente de agua.Los ratones se abultan, se acicalan y muestran interacciones sociales que son comportamientos típicos de los ratones en la tierra. Los ratones utilizan las seis paredes del hábitat para moverse libremente y se observan con frecuencia subiendo y bajando las paredes. Este es el hábitat de vuelo en el segundo día del estudio durante la fase oscura del ciclo luz-oscuridad cuando los ratones son típicamente más activos.Durante el vuelo espacial, como en la tierra, los ratones se mueven alrededor del hábitat usando los seis lados de la jaula. Los ratones exploran y ambulan activamente en todo el hábitat y exhiben los mismos comportamientos que los ratones en la tierra, incluyendo comer, beber, acicalarse e interacciones sociales. Los ratones utilizan diferentes métodos para propulsarse sobre el compartimiento.Al principio del vuelo, los ratones eran típicamente vistos usando sus extremidades delanteras para tirar de sí mismos a lo largo de la malla de alambre, más tarde durante el vuelo, los ratones tendían a usar las cuatro extremidades para correr a través de la rejilla de alambre que recubre el hábitat. Los ratones también se movieron flotando de un lugar a otro. A medida que los ratones se aclimataban al hábitat durante el estudio Rodent Research One, no sólo se convirtieron en expertos en moverse por el compartimiento, sino que también aprendieron a anclarse a las paredes usando sus colas y/o patas.Demostrando el análisis de datos, el eje de metadatos y la descripción del estudio será Sam Gebre, un coordinador de datos del equipo de GeneLab. Para encontrar conjuntos de datos para su análisis en GeneLab, abra la página web de GeneLab y haga clic en el repositorio de datos. Introduzca las palabras clave en el cuadro de datos de búsqueda para buscar áreas de interés específicas y seleccionar cualquier otra base de datos de interés que desee.A continuación, haga clic en el icono de la lupa para iniciar una búsqueda. Cuando se hayan buscado todas las palabras clave y haya revisado los conjuntos de datos, haga clic en herramientas y, a continuación, en el espacio de trabajo colaborativo e inicie sesión o regístrese para obtener una nueva cuenta según corresponda. Después de iniciar sesión, haga clic en ayuda y manual del usuario para acceder a instrucciones detalladas sobre cómo utilizar el área de trabajo.Para cada usuario, seleccione public gene lab para acceder a todos los conjuntos de datos del repositorio de laboratorios gener y abrir la carpeta con los datos de interés. Para copiar los conjuntos de datos de interés en un espacio de trabajo de directorio local, haga clic con el botón derecho en un archivo individual, seleccione Copiar/mover en el menú que aparece, seleccione la carpeta en la que desea copiar el archivo y haga clic en Copiar. A continuación, busque los conjuntos de datos relacionados con las publicaciones anteriores que acaban de encontrar en la búsqueda de conjuntos de datos y copie los archivos de metadatos en el área de trabajo local.Para acceder a los archivos de metadatos de cada conjunto de datos de interés, abra la subcarpeta del conjunto de datos de laboratorio de genes públicos y acceda a uno o varios archivos de metadatos contenidos en una subcarpeta de metadatos de cada conjunto de datos para localizar la información de metadatos del conjunto de datos de interés. Asegúrese de que cada conjunto de datos tiene un único archivo comprimido que proporciona metadatos de acuerdo con la especificación de la pestaña de investigación, estudio y ensayo. Abra un editor de texto adecuado para visualizar y acceder a los metadatos de la pestaña de investigación, estudio y ensayo que contiene la descripción del texto para el estudio y los metadatos del ensayo para cada conjunto de datos.A continuación, compruebe la presencia de los archivos de datos del ensayo de salida que se encuentran dentro de cada subcarpeta del conjunto de datos por tipo de ensayo. Para analizar los datos transcriptómicos, haga clic en las herramientas del menú para y haga clic en galaxia. Utilice la herramienta importador de espacio genómico para importar datos del laboratorio genético, el espacio del genoma.Los datos aparecerán en el historial de la sección de análisis. Después de confirmar la apariencia y los conjuntos de datos importados y el historial actual, utilice una herramienta GeneLab galaxy para rellenar un formulario en el panel central con opciones para el análisis y la especificación de entradas de datos. Complete el formulario y haga clic en ejecutar para crear trabajos para ejecutar el análisis y compruebe los trabajos enviados que están representados en el historial y codificados por colores para indicar el estado de la ejecución, luego vincule las herramientas al flujo de trabajo complejo, administre los flujos de trabajo con la herramienta de flujos de trabajo y use el menú de datos compartidos para compartir los flujos de trabajo e historiales de conjuntos de datos con otros investigadores.Como se ilustra en este gráfico representativo, utilizando gráficas de análisis de componentes principales para agrupar las réplicas biológicas, se pueden determinar los genes de vanguardia de los conjuntos de genes de análisis de enriquecimiento conjuntos de genes. Utilizando los genes con 1,2 cambios de pliegue, se pueden predecir los genes implicados en las predicciones de reguladores ascendentes, vías canónicas y bio functions, lo que permite agrupar los genes superpuestos comunes implicados para todos los genes. A continuación, la representación en red de cómo estos genes clave impulsan la respuesta entre los productos roedores y los hábitats de los roedores y los controles de vivarium muestra los centros centrales de cada conjunto de datos que se está analizando.Por ejemplo, map kinasa uno es el centro central para la misión de transbordador espacial STS108 tejidos musculares esqueléticos de ratones y se puede interpretar como el gen que está impulsando los genes clave y muy probablemente el actor central para causar diferencias biológicas para ratones alojados en hábitats de roedores frente a jaulas de vivarium. Tomando un enfoque de biología de sistemas, el gen de todos los conjuntos de datos que es el más conectado al construir una red a partir de todos los genes clave se determinó entonces, revelando que el mapa quinasa uno es de hecho el gen más conectado y el centro de todos los genes clave. Al intentar el procedimiento, es importante recordar que los investigadores que llevan a cabo experimentos de investigación de roedores de biología espacial trabajarán en estrecha colaboración con los científicos de la misión de investigación de roedores de la NASA, establecerán y realizarán los experimentos.Además, todos los datos de mezcla relacionados con la biología espacial están disponibles en la plataforma Nasa GenesLab y el uso de este procedimiento es el método más eficiente para desarrollar nuevas hipótesis relacionadas con la biología espacial. Esta técnica también se puede aplicar a cualquier otro conjunto de datos de mezcla relacionados con sistemas biológicos como la biología del cáncer, la enfermedad de Alzheimer y las enfermedades cardiovasculares. Después de su desarrollo, esta técnica allanó el camino para que los investigadores en el campo de la biología espacial comenzaran a considerar la investigación sobre los efectos del dióxido de carbono para los astronautas en la Estación Espacial Internacional.

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Genetics

Genética

Hemos desarrollado una extremidad posterior alternante descarga modelo en ratones. La principal ventaja de nuestro miembro posterior descarga de cola de anillo sobre el método convencional de Morey-Holton cola de tracción técnica es un procedimiento simple y directo que reduce el estrés en el animal.

Un método de alternante a la modelo tradicional de la NASA Miembro Posterior descarga en ratones

Este video describe la prueba de comportamiento de campo abierto utilizada para examinar los hábitos generales de locomoción y exploración en roedores.

Test de Comportamiento en Campo Abierto: Un Método para Evaluar los Hábitos Generales de Locomoción y Exploración

Sistema totalmente automatizado para medir propiedades fisiológicamente significativas de los mecanismos que median la localización espacial, la localización temporal, la duración, la frecuencia y la estimación de la probabilidad, la evaluación de riesgos, la impulsividad y la exactitud y precisión de la memoria, con el fin de evaluar los efectos de las manipulaciones genéticas y farmacológicas sobre mecanismos fundamentales de la cognición en ratones.

Automatizado, cuantitativa Cognitiva / Screening de comportamiento de los ratones: Para Genética, Farmacología, Animal Cognition and Instruction Pregrado

La fatiga es un síntoma común, poco tratado y frecuentemente poco comprendido en muchas enfermedades y trastornos. Los nuevos ensayos preclínicos de la fatiga pueden ayudar a mejorar la comprensión actual y el tratamiento futuro de la fatiga. Con ese fin, el protocolo actual proporciona un medio novedoso para medir el comportamiento similar a la fatiga en el ratón.

El Ensayo de fatiga rueda de ardilla: Un ensayo sencillo, de gran procesamiento de comportamiento a fatiga similar para el ratón

Una técnica muy prometedora para generar tejido construye sin utilizar la matriz es a células en cultivo en condiciones de microgravedad simulada. Usando un sistema de cultivo rotatorio, examinamos crecimiento del folículo ovárico y la maduración de ovocitos en términos de supervivencia del folículo, morfología, crecimiento y función de ovocitos bajo la condición de microgravedad simulada.

In Vitro Crecimiento de los folículos Preantral ratón bajo microgravedad simulada

Mediante el uso de un modelo innovador de analógica terrestre, que son capaces de simular a una misión de espacio incluyendo un viaje a (0 g) y una estancia en Marte (0,38 g) en ratas. Este modelo permite una evaluación longitudinal de los cambios fisiológicos que ocurren durante las dos etapas hipo gravitatorio de la misión.

Imitando una misión espacial a Marte con descarga trasera y carga parcial en ratas

Presentamos un protocolo que utiliza imágenes de tomografía microc calcular por microcompasión de alta resolución para determinar si los rayos espaciales indujeron daño en las estructuras oculares. El protocolo muestra la medición derivada de micro-CT de estructuras oculares de roedores ex vivo. Demostramos la capacidad de evaluar los cambios morfológicos oculares después de los vuelos espaciales utilizando una técnica tridimensional no destructiva para evaluar el daño ocular.

Evaluación de la estructura ocular global después del vuelo espacial mediante un método de imagen de tomografía microcalculable (Micro-CT)

El papel de los genes recientemente descubiertos asociados a la enfermedad en la patogénesis de los trastornos neuropsiquiátricos sigue siendo oscuro. Una técnica bilateral modificada de electroporación de útero permite la transferencia de genes en grandes poblaciones de neuronas y el examen de los efectos causales de los cambios de expresión génica en el comportamiento social.

Un gasoducto que utiliza la electroporación bilateral en Utero para interrogar influencias genéticas en el comportamiento de los roedores

Aquí, describimos la estructura y los procedimientos operativos, incluidas las medidas de contención microbiana de una instalación para "ratones salvajes" utilizando como ejemplo la toma de muestras de sangre para el inmunofenotipado.

Procedimientos de Operación y Biocontención de una Instalación para Ratones de Laboratorio con un Microbioma Natural: Procedimiento de Inmunofenotipado

Este trabajo presenta un método simple y visual para detectar polimorfismos de nucleótido múltiples en una plataforma de manipulación de gotas neumático. Con el método propuesto, todo el experimento, incluyendo la manipulación de gotas y detección de polimorfismos de múltiples nucleótidos, se pueden realizar cerca de 23 ° C sin la ayuda de instrumentos avanzados.

El Visual detección colorimétrica de polimorfismos de múltiples nucleótidos en una plataforma de manipulación de neumático de la gotita

Explora los efectos del vuelo espacial en la fisiología de ratones utilizando la plataforma GeneLab de NASA. Este método permite analizar datos ómicos públicos para desarrollar contramedidas en salud espacial.

Explorar los efectos del vuelo espacial sobre fisiología del ratón utilizando la plataforma abierta de GeneLab de NASA de acceso (Video) | JoVE Journal

Explorar los efectos del vuelo espacial sobre fisiología del ratón utilizando la plataforma abierta de GeneLab de NASA de acceso

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